6、KEGG Level2水平分布图 上调和下调差异代谢物在KEGG leve2水平分布如下：图片说明：横坐标是注释到各Level2代谢通路的上调（下调）差异代谢物和所有注释到KEGG通路的上调（下调）差异表达代谢物总数的比值（%），纵轴表示Level2 pathway的名称，柱子右边数字代表注释到该Level2 pathway下的上调（下调）差异代谢物数量...
这个过程主要通过KEGG的注释结果来进行,并且会用到Fisher精确检验。 结果展示:7个level的KEGG路径图📊 图2展示了Kegg pathway分为7个level1条目。每个level1条目又细分成多个level2条目。图2的横坐标代表通路蛋白注释条目,纵坐标用不同颜色表示KEGG的不同level2层级。 蝴蝶图:一目了然的上调和下调蛋白🦋 图4展...
可以看到,在新版的clusterProfiler包中,是已经包含了KEGG通路的分类信息的: category:为level A,总共有7大类 subcategory:为level B,为7大类下面的更加细分一点的类别 ID:为level C,为第三大类别,也即KEGG Pathway数据库中最详细的一层,就是通路本身。 现在绘图吧: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI...
可以看到,在新版的clusterProfiler包中,是已经包含了KEGG通路的分类信息的: category:为level A,总共有7大类 subcategory:为level B,为7大类下面的更加细分一点的类别 ID:为level C,为第三大类别,也即KEGG Pathway数据库中最详细的一层,就是通路本身。 现在绘图吧: # 选取每个 category 类别中的top5通路进行绘...
grep ko out.emapper.annotations.KEGG_Pathway.txt > out.emapper.annotations.KEGG_ko.txt 这样我们就能提取出只有map号和KO号的文件啦。 out.emapper.annotations.KEGG_map.txt out.emapper.annotations.KEGG_ko.txt 到此我们前景基因的功能注释就完成啦。
气泡越大颜色越红越靠右越好(前提是有你实验相关的通路) 1⃣️按照p值从小到大排序 2⃣️筛选出差异基因数目大于二的pathway通路 气泡大小代表通路所含基因数目,数目越大气泡越大 颜色:当气泡颜色越红,代表富集越显著 灰色区域代表level 1所属功能分类 level 1 六大分类: 新陈代谢 细胞过程 环境处理 遗传...
将第1级(top level)分成5类(如下图),分别为metabolism,genetic information processing, environmental information processing, cellular processes 和 human diseases,将第2级分成140个亚类。第3级就是pathway maps,而第4级则对应的是KO条目(也就是基因)。 3.LIGAND 最初,配体数据库主要通过分子目录(Molecular ...
Poptotal:检测出的基因中有pathway注释的基因数量,例如7820个。 Pophits:其中有68个基因注释到该通路下。 差异基因 ListTotal:检测出了956个差异基因,这些基因是注释到pathway数据库中的。 Listhits:其中有6个基因注释到该通路下。通过这些指标,可以全面评估基因在特定通路中的富集程度和显著性,从而深入了解生物学的...
ID表示KEGG的PATHWAY数据库中途径标识，Description是该通路的描述，setSize：富集到该通路下的基因数，enrichmentScore是富集分数，NES表示归一化后的富集分数， pvalue是p值，p.adjust表示矫校正过的p值，qvalue是q值，rank是在基因集中对ES分数贡献最大的核心基因在基因表排序中的位置（按照log2FC从大到小的排序）...
根据数据库的注释结果,绘制各样品Pathway [level 1/2}/Module/KO的相对丰度统计图。下图是相对丰度前20的Pathway Level1相对丰度柱形图,其中不同的颜色代表不同的 Pathway类别。 二、LEfSe差异分析 LEfSe是一种结合了非参数检验和线性判别分析的方法,常被用于寻找可以区分多组样品的Biomarker。LEfSe分析结果中的Pathway...